特征选择 - 一些问题思考

柔情只为你懂 2021-11-02 05:22 402阅读 0赞

### 前言 ###

参加了一个学习小组，大家一起思考问题，正好讨论特征选择的问题，就记录一下，很多问题的思考还是比较好的，希望可以帮助大家，也感谢一些讨论的小伙伴。

### 问题：特征选择的方法 ###

特征选择时有过滤法、包装法，集成法，这些方法在应用的时候有没有什么特别的应用场景，还是随机选择？

*  (1)过滤法：有方差筛选、相关系数、卡方检验和互信息等，方差筛选可以剔除方差为0的无用信息；相关系数主要用于监督学习中，设定阈值，选择相关系数较大的特征；卡方检验要求非负特征集，应用场景是衡量特定条件下的分布是否与理论分布一致；互信息偏袒具有较多值的属性；个人觉得在没有什么思路的时候，可以优先使用卡方检验和互信息来做特征选择
 *  (2) 包装法：把将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价标准，它会选择一个目标函数来一步步的筛选特征，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练，前提是先确定学习模型，个人觉得包装法的优先级可以放过滤法后
 *  (3) 集成法：比如随机森林，个人觉得优先级可以放过滤法后，比如先进行方差移除无用特征，再进行集成法，

总之任何一种特征选择方法都有其优缺点的，但最终目的都是为了优化模型，将各种方法选出的特征放到模型中去验证，看其对模型的影响。

### 问题：对特征进行选择的时候，是采用其中一种特征选择方法，还是结合各个方法来筛选特征？如果是结合各方法进行筛选，每次出现结果不一样，那又通过什么筛选特征呢？ ###

过滤法其实相对来说每次特征提取应该还是稳定的，基本上是确定了特征之后再开始训练模型等等，所以个人认为不太可能存在每次筛选的特征都不一样，只能说用包装法、集成方选择的算法不一样导致的特征不一样，具体可以在任务中对比一下，结合任务来做选择，这个好像跟个人经验非常相关。

### 问题：特征衍生是否有必要进行？出现的新特征是否有参考价值？依据？ ###

我所知道的，时间序列的特征衍生是最多的，以每周、每月作为周期，以工作日、周末休息日作为单独的特征等等，这些衍生的特征都是非常具有意义的，举例乘地铁，工作日大家上下班，地铁可能会多一些的，休息日，大家很多人待在家里，不爱出去，地铁流量就少很多，某些地铁站的流量可能会因为周末大涨，比如景点地铁站。描述统计的一些指标：均值 众数 最大最小 标准差等等。所以特征衍生是有必要的，出现新特征也是有参考价值的。详细例子可以参考[特征衍生][Link 1]  
总结下大家的，  
特征衍生的一些常用套路有

1.  根据业务理解对多个特征间做加减乘除处理，比如面积和价格，就可以生成一个单位面积价格
2.  构建描述性统计的指标，比如均值 方差 众数
3.  还可以考虑将特征构造不同的组别，比如年龄可以构造成 幼儿 少年 青年 中年 老年等，城市也可以划分为一线城市、二线城市等等。

### 问题：IV值的问题 ###

IV值可以衡量某个特征对目标的影响程度，根据IV值过滤的特征，这个取值范围该怎么选比较合适，极端值的处理方式？IV分箱有什么注意事项？

求IV值遇到极端值时怎么处理? 比如说为0 该怎么处理。做平滑吗？根据随机森林选取特征 计算出feature\_importances\_的值以后 ，是根据从大到小排列之后 又该怎么筛选特征？

IV 预测能力  
<0.03 无预测能力  
0.03-0.09 低  
0.1-0.29 中  
0.3-0.49 高  
>= 0.5 极高且可疑

[Link 1]: https://www.jianshu.com/p/c7508915a2e1